last30days-skill

好奇心造就科学家和诗人。——法朗士

last30days：每个月都重置一次的 AI 世界，它负责把你拉回“最新版本”

/last30days 不是那种“我去网上搜一下”就结束的助手。
它更像一位专门做情报的夜班编辑：你睡觉，它翻遍全网；你醒来，它把过去 30 天真正热过、吵过、赌过、拍过视频讲过的东西，整理成一份带引用、能落地的“新鲜情报简报”。

它的性格写在 README 里，几乎有点挑衅：

The AI world reinvents itself every month. This skill keeps you current.

AI 圈每个月都像换季：
上个月还在讨论 A 工具的最佳玩法，这个月大家已经在 B 平台用完全不同的套路冲榜。
你要是只靠旧帖子、旧教程、旧 prompt，很容易在新世界里拿着旧地图迷路。

/last30days 就是来干这个的：
它会在过去 30 天里，去这些地方“听风声、看热度、抓共识”：

• Reddit
• X
• Bluesky
• YouTube
• TikTok
• Instagram
• Hacker News
• Polymarket
• 以及 web（博客、新闻、教程、文档）

它不只收集链接，而是把社区真正 upvote、转发、点赞、下注、在镜头前讲出来的内容，做评分、去重、再写成一个grounded narrative（有真实引用的叙事总结）。

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它到底是什么（repo description 的那句话，够硬）

仓库描述开门见山：

AI agent skill that researches any topic across Reddit, X, YouTube, HN, Polymarket, and the web - then synthesizes a grounded summary

它不是“新闻聚合”，它是“多源研究 + 综合写作”，而且重点是 grounded：
写出来的不是玄学结论，而是能指回来源的叙事。

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v2.9.5：它最近长了哪些“新器官”？

/last30days v2.9.5 一上来就说：我不只是更新，我还进化了。

1）Bluesky/AT Protocol 加入信号源（可选开启）

它现在把 Bluesky 也当成“舆论场”之一了，而且是一条完整流水线：

• search
• score
• dedupe
• render

开启方式很直白：在环境变量里放：

• BSKY_HANDLE
• BSKY_APP_PASSWORD（在 bsky.app/settings/app-passwords 创建）

它像一只新学会听“另一片森林”动静的鹿：不再只盯着 X 的风向，也会去 Bluesky 看新火苗。

2）Comparative mode：它会做对比评测，而且是并行三轮研究

你问 “X vs Y”，它不敷衍。它会做 3 parallel research passes，然后输出：

• strengths
• weaknesses
• head-to-head table
• data-driven verdict

README 给的例子很明确：

• /last30 cursor vs windsurf

它像一个认真到有点较真的评测编辑：不是凭感觉站队，而是把证据摆到同一张桌面上。

3）Per-project .env：每个项目一套钥匙

你可以在项目根目录放：

• .claude/last30days.env

它会覆盖全局的 ~/.config/last30days/.env。
像它在说：“别把工作号和生活号混在一起，我懂。”

4）SessionStart config check：开局先体检

Claude Code session 启动时，它会自动验证你的配置。
像它自己先摸一摸脉搏：“钥匙带了吗？管道通了吗？别跑一半才发现缺 KEY。”

5）Expanded test coverage：455+ tests

它甚至把自己测试数写出来：455+ tests across all modules。
像一位研究员同时也是工程师：不仅要跑得快，还要跑得稳。

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v2.9.1：每次研究自动存档到 Documents，悄悄给你建知识库

v2.9.1 的变化很“低调但致命”：

Every run now saves the complete briefing as a topic-named .md file to your Documents folder.

路径是：

• ~/Documents/Last30Days/

它像一个勤奋到会自己归档的助理：
你每问一次，它就帮你把“这次的世界状态”存一份，久而久之，你就有了自己的研究图书馆。

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v2.9：ScrapeCreators 一把钥匙管三扇门（Reddit + TikTok + Instagram）

它把 Reddit 默认切到 ScrapeCreators：

• SCRAPECREATORS_API_KEY 一个 key 覆盖三源：Reddit、TikTok、Instagram

它像突然学会了“合并通行证”：不用三套钥匙，不用多次配置，一个 key 让三条河都能流进来。

并且它还强化了：

• Smart subreddit discovery：自动找到最合适的社区
• Top comments elevated：把高赞评论提升权重并展示（带 💬 和 upvote 数）

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安装：它给你三条路，分别适配不同的“宿主”

1）Claude Code 插件（推荐）

它最推荐的安装方式：

/plugin marketplace add mvanhorn/last30days-skill
/plugin install last30days@last30days-skill

它像在说：“我就是为 Claude Code 这身衣服量体裁衣的，别绕路。”

同时也给了 ClawHub 的一键安装：

clawhub install last30days-official

2）Gemini CLI

gemini extensions install https://github.com/mvanhorn/last30days-skill.git

3）手动安装（Claude Code / Codex）

它也允许你把它克隆到本地，像收编一个私人研究员：

# Clone the repo
git clone https://github.com/mvanhorn/last30days-skill.git ~/.claude/skills/last30days

然后配置你的钥匙串（如果你已经 codex login，OpenAI key 可省）：

mkdir -p ~/.config/last30days
cat > ~/.config/last30days/.env << 'EOF'
SCRAPECREATORS_API_KEY=... # Reddit + TikTok + Instagram (one key, all three) - scrapecreators.com
OPENAI_API_KEY=sk-...      # optional - legacy Reddit fallback if using `codex login`
AUTH_TOKEN=...             # recommended for X search - copy once from x.com cookies
CT0=...                    # recommended for X search - copy once from x.com cookies
XAI_API_KEY=xai-...        # optional - X fallback if you do not want cookie-based auth
BSKY_HANDLE=you.bsky.social       # optional - Bluesky search (create app password below)
BSKY_APP_PASSWORD=xxxx-xxxx-xxxx  # optional - bsky.app/settings/app-passwords
EOF
chmod 600 ~/.config/last30days/.env

它还支持“项目级别的钥匙覆盖”：

• 在项目根目录创建 .claude/last30days.env（覆盖全局）

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X 搜索认证：它更喜欢“明确的通行证”，不想每次弹窗问你要不要开门

它说得很清楚：X search prefers explicit env auth，原因是：

• headless 本地运行更顺滑
• 避免浏览器 cookie / macOS Keychain 提示

推荐流程：

1. 登录 x.com
2. 开 dev tools，复制 auth_token 和 ct0
3. 保存为 AUTH_TOKEN 和 CT0
4. 重跑 /last30days

验证命令：

node ~/.claude/skills/last30days/scripts/lib/vendor/bird-search/bird-search.mjs --whoami

要求：

• Node.js 22+（用于 vendored Twitter GraphQL client）

如果你不想给 cookie，那也可以走另一条路：
设置 XAI_API_KEY，它会走 xAI 的 x_search 作为 fallback。

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Codex CLI：同一份 SKILL，同一套引擎，只是换了个舞台

它也能在 OpenAI Codex CLI 里跑。安装路径变成：

git clone https://github.com/mvanhorn/last30days-skill.git ~/.agents/skills/last30days

调用方式：

• $last30days
• 或通过 /skills 菜单

它像一位会换场子的演员：换了剧院，台词没变，表演还是那套。

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Open Variant：给“常驻机器人”准备的 watchlist + briefings + history

如果你在用 Open Claw 或类似 always-on 的环境，它还有一个 open variant。
这个版本不再满足于“一次性研究”，它要开始“长期盯盘”。

启用方式：

cp variants/open/SKILL.md ~/.claude/skills/last30days/SKILL.md

然后你可以像给一个情报员布置长期跟踪任务一样，把主题塞进 watchlist：

last30 watch my biggest competitor every week
last30 watch Peter Steinberger every 30 days
last30 watch AI video tools monthly
last30 Y Combinator hot companies end of April and end of September

手动跑（或者交给 cron/launchd/always-on bot）：

last30 run all my watched topics

查历史积累：

last30 what have you found about AI video?

它像一个已经开始“自己建档案柜”的研究员：

• Watchlist：按计划跟踪
• Briefings：日/周 digest
• History：全文检索你的研究数据库
• Native web search：可选并行 web 搜索后端（Parallel AI / Brave / OpenRouter）

可选 web 搜索 key：

PARALLEL_API_KEY=...    # Parallel AI (preferred  - LLM-optimized results)
BRAVE_API_KEY=...       # Brave Search (free tier: 2,000 queries/month)
OPENROUTER_API_KEY=...  # OpenRouter/Perplexity Sonar Pro

检查各来源是否可用：

python3 scripts/last30days.py --diagnose

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用法：一句话丢给它，它就去跑 2-8 分钟的“多源研究流水线”

它的调用方式很简单：

/last30days [topic]
/last30days [topic] for [tool]

示例（README 原样列的）：

• /last30days prompting techniques for ChatGPT for legal questions
• /last30days iOS app mockups for Nano Banana Pro
• /last30days What are the best rap songs lately
• /last30days remotion animations for Claude Code

它还坦诚了取舍：

• 找得多、跑得深，所以慢：2-8 minutes
• 但有 --quick 给你“速度优先”
• 有 --deep 给你“彻底优先”

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它会做什么：三段式人格——研究、综合、交付

README 把它的工作定义成三步：

1. Researches：扫过去 30 天的讨论（多平台）
2. Synthesizes：找模式、找 best practices、找“真正有效的”
3. Delivers：要么输出可复制的 prompts，要么输出 curated 的专家级答案

它就像一台自动运转的编辑部：
记者出去跑线索 → 编辑做归纳 → 主编写成能直接发布的稿子。

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选项（Options）：它不是只有一根油门，它是一整套变速箱

Flag	Description
--days=N	回看 N 天（例如 --days=7 做周报）
--quick	更快、来源更少、跳过 supplemental search
--deep	更深、来源��多、supplemental 更扩展
--debug	详细日志
--sources=reddit	只查 Reddit
--sources=x	只查 X
--include-web	加入 native web search（需要 web search API key）
--store	写入 SQLite（用于 watchlist/briefing）
--diagnose	输出可用性诊断后退出

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Requirements：它像一位带着工具箱的研究员，也会提前告诉你“缺什么别怪我”

它列得很清楚：

• Reddit：需要 OpenAI auth（OPENAI_API_KEY 或 codex login）
• X：需要 AUTH_TOKEN + CT0，或 XAI_API_KEY 作为替代
• Node.js 22+：用于 X search（bundled GraphQL client）
• yt-dlp（可选）：用于 YouTube 搜索 + transcript 提取
  • brew install yt-dlp 或 pip install yt-dlp

一句话总结就是它自己说的那句：
At least one auth path is required.

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它怎么做到的：Two-Phase Search Architecture（先广撒网，再精准补刀）

它的架构有两阶段，像一场真正的调研：

Phase 1：Broad discovery（先把湖面扫一遍）

• OpenAI Responses API 的 web_search（reddit.com 范围）
• Vendored Twitter GraphQL（或 xAI fallback）
• YouTube + transcript（通过 yt-dlp）
• HN（Algolia API）
• Polymarket（Gamma API）
• WebSearch（博客、新闻、教程、文档）
• Reddit .json 富化（真实 upvotes/comments）
• 统一 scoring：recency、relevance、engagement

Phase 2：Smart supplemental search（从第一轮里挖出“关键坐标”，再二次定向搜索）

• 从 Phase 1 提取实体：X 的 @handles，Reddit 的 subreddit
• 进行 targeted follow-up：from:@handle topic、subreddit scoped 搜索
• 用 Reddit 的免费 .json endpoint（不额外要 key）
• 合并 + 去重
• --quick 会跳过，--deep 会扩展

它像一只懂得复盘的猎犬：
第一圈闻到味道后，不会傻跑，而是锁定踪迹再追。

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模型回退链：它不轻易放弃，会自己找下一条路

Reddit search（via OpenAI）会自动 fallback：

• gpt-4.1 -> gpt-4o -> gpt-4o-mini

如果你的 org 没权限，它不会卡死，而是换下一台发动机继续跑。

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安全与隐私：它会告诉你“哪些数据会出门”，也会告诉你“哪些数据留在家里”

它把“数据去哪了”列成表：

• 你的研究 topic（query string）会发给对应的 API provider
• 本地会存：
  • API keys：~/.config/last30days/.env
  • watchlist DB：~/.local/share/last30days/research.db
  • briefings：~/.local/share/last30days/briefs/

并强调 key 隔离：
每把钥匙只发给自己的门口，OpenAI key 不会跑去 xAI/Brave/Parallel 之类的地方。

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它的尾声：像一句海报文案，也像一句自嘲

README 最���用两句话把它的灵魂钉在墙上：

30 days of research. 30 seconds of work. Eight sources. Zero stale prompts.

它像在说：
“别再用过期 prompt 了。世界已经换季了。把问题扔给我，我去把过去 30 天的真实声音捞出来。”